Graph-Regularized Non-Negative Matrix Factorization for Single-Cell Clustering in scRNA-Seq Data

稳健性(进化) 聚类分析 稀疏矩阵 模式识别(心理学) 计算机科学 非负矩阵分解 嵌入 人工智能 数据挖掘 矩阵分解 特征向量 生物 基因 物理 量子力学 生物化学 高斯分布
作者
Han-Jing Jiang,Mei-Neng Wang,Yu‐An Huang,Yabing Huang
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:28 (8): 4986-4994
标识
DOI:10.1109/jbhi.2024.3400050
摘要

The advent of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has brought forth fresh perspectives on intricate biological processes, revealing the nuances and divergences present among distinct cells. Accurate single-cell analysis is a crucial prerequisite for in-depth investigation into the underlying mechanisms of heterogeneity. Due to various technical noises, like the impact of dropout values, scRNA-seq data remains challenging to interpret. In this work, we propose an unsupervised learning framework for scRNA-seq data analysis (aka Sc-GNNMF). Based on the non-negativity and sparsity of scRNA-seq data, we propose employing graph-regularized non-negative matrix factorization (GNNMF) algorithm for the analysis of scRNA-seq data, which involves estimating cell-cell sparse similarity and gene-gene sparse similarity through Laplacian kernels and p-nearest neighbor graphs ( p-NNG). By assuming intrinsic geometric local invariance, we use a weighted p-nearest known neighbors ( p-NKN) to optimize the scRNA-seq data. The optimized scRNA-seq data then participates in the matrix decomposition process, promoting the closeness of cells with similar types in cell-gene data space and determining a more suitable embedding space for clustering. Sc-GNNMF demonstrates superior performance compared to other methods and maintains satisfactory compatibility and robustness, as evidenced by experiments on 11 real scRNA-seq datasets. Furthermore, Sc-GNNMF yields excellent results in clustering tasks, extracting useful gene markers, and pseudo-temporal analysis.
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